模型部署入门系列教程持续更新啦，在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。 不知道大家会不会有这样一些疑问：ONNX 模型在底层是用什么格式存储的？如何不依赖深度学
ONNX作为模型部署的中间变量，无论是tensorRT还是tfsavemodel都需要先将pytorch或者tensorflow模型转换为ONNX，ONNX作为中间变量也可以通过onnxruntime进行推理。ONNX模型转换import torch
import torch.onnx
import onnx
weight=''
model = net()
model.load_state_dic
缩略图的处理有很多种，比如之前写的go自带的image库，imagick库，libjpeg-turbo等等，今天来总结一下如何用CUDA处理jpeg的缩略图。 首先简单介绍一下CUDA，CUDA是Nvidia公司的GPU编程平台，通俗来说就是将CPU作为主机端，显卡作为设备端，将大批量的运算任务放在GPU上完成，这样做的好处就是能充分利用GPU的多核心运算能力优化程序，使程序效率大大提升。具
# 使用GPU加速ONNX模型的流程
本文将给你介绍如何使用GPU加速ONNX模型的步骤和相应的代码。以下是整个流程的概要：
```mermaid
flowchart TD
A[将ONNX模型加载到内存中] --> B[将模型转换为TensorRT引擎]
B --> C[使用GPU加速推理]
```
接下来，我们将逐步进行详细说明。
## 1. 将ONNX模型加载到内存中
不知道各位有没有和小编一样的，几乎每天都需要开会，部门会议，小组会议，总结会议，报告会议等等，会议上，领导发言滔滔不绝，会议桌上小编手不能停，恨不得手脚并用，左右开弓。可惜，还是手速跟不上语速。在经历了漫长的开会一周后，小编决定，要寻找一款将语音文件能够转换成文字的软件。很幸运，在朋友的推荐下，尝试了几款软件，最后决定使用这一款软件。为了帮助和小编一样的朋友，小编决定，将这款软件分享给大家！ 准备
纵览在Adnuino Nano网站上节选了该控制器的价格等，在中国买非常便宜，我用10元左右的人民币就买到了这个产品，在Arduino网站上的价格是22美金，还不包括税。这种差别是如何造成的？是国外的人工贵，没有知识产权？还是别的啥东西，总之，这是我们的价格是优势吗？还是我们的人多，造成了这样的一个市场。Arduino Nano是一个小巧完整的控制板，对面包板友好，基于ATmega328P（Ard
第六章作业一.单选题1、CPU中存放当前运行指令的寄存器是（ ）。A、地址寄存器 B、指令计数器 C、程序计数器 D、指令寄存器正确答案： D2、运算器的核心功能部件是（ ）。A、数据总线 B、ALU C、状态条件寄存器 D、通用寄存器正确答案： B3、某寄存器中的数据是否为指令码，只有CPU的（ ）才能识别它。A、指令译码器 B、判断程序 C、微指令 D、时序信号正确答案： A4、用于对某个寄存
前言Python 项目打包是很多新手经常会问的问题，之前也有文章介绍过如何使用 pyinstaller 来打包生成可执行文件，只不过打包过程是基于命令行的。本文介绍的这个工具，auto-py-to-exe，它是 pyinstaller 的 GUI 版本，对新手更加友好，点点鼠标就可以轻松搞定，那么，快开始吧。安装使用 pip 直接安装 pip install auto-py-to-exe 或者拉取
0x1. 什么是ONNX？简单描述一下官方介绍，开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange）简称ONNX是微软和Facebook提出用来表示深度学习模型的开放格式。所谓开放就是ONNX定义了一组和环境、平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性。换句话说，无论你使用何种训练框架训练模型（比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle）
前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一个致力于工业应用的目标检测算法，该算法框架同时专注于检测的精度和推理效率。在官方发布的文章中，宣称YOLOv6的精度与速度都远超YOLOv5和YOLOX。在部署方面，YOLOv6支持GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。YOLOv6具体的实现细节大家可以去看
最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型，使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/，运行时报错，打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64),
一.环境我的环境：ubuntu18.04，kernel5.4，cuda11.2，RTX3050，cmake3.22，没有cudnn二、onnx部署1.下载在你的终端虚拟环境输入pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu （这行命令是用onnx推理时才必要的）2.运行models文件夹里的expor.py,得到.onnx注意运行时需要输入img_siz
现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
如何处理使用MindSpore Lite的converter_lite工具转换模型失败的问题现象描述使用MindSpore进行模型部署时需要首先使用MindSpore Lite的converter_lite工具进行模型转换，将*.mindir模型转换为*.ms模型。模型转换失败，日志包含CONVERT RESULT FAIL错误。1.converter_lite工具包括linux和windows两
嘿，这篇文章是不是发布很快，没想到吧。承接上文，本节文章对代码进行分析。先对Tensorrt的流程进行一些简要的介绍，后续如果有必要会单开一节进行详细说明。Tensorrt的加速步骤可分为三步：1、tensorrt api定义一个网络或者pytorch–>onnx导出模型2、制定一个容器builder用于生成engine。builder负责指定engine所需内存大小等。3、使用builde
公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！（点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑
原创
2022-10-10 11:22:15
509阅读
1.Pytorch保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。 2.torch.load：使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。 3.torch.nn.Module.load
导读这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。0x0. 前言这一节我将主要从盘点ONNX模型部署有哪些常见问题，以及针对这些问题提出一些解决方法，另外本文也会简单介绍一个可以快速用于ON
原文： https://pytorch.org/tutorials/advanced/super_resolution_with_onnxruntime.html 注意 单击此处的下载完整的示例代码 在本教程中，我们描述了如何将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式，然后在 ONNX
原创
2021-07-09 15:21:23
2423阅读
